เว็บไซต์คืออะไร?

https://www.facebook.com/484231722089454/

Data Analytics Thailand, Bangkok (2025)

30/08/2025

สรุปความแตกต่างของ 3 ส่วนประกอบสำคัญในการออกแบบระบบ backend คือ Load Balancer, Reverse Proxy, และ API Gateway 🧠⚙️

เหมาะกับ:
• Software Engineers
• DevOps / Cloud Engineers
• ผู้พัฒนา Microservices
• ผู้ที่ออกแบบระบบขนาดใหญ่ (System Design)

⸻

🔄 สรุปเปรียบเทียบแบบเข้าใจง่าย:

⸻

🟨 1. Load Balancer

หน้าที่: กระจายทราฟฟิกไปยังหลายเซิร์ฟเวอร์อย่างสม่ำเสมอ เพื่อประสิทธิภาพสูงสุด
• 📌 ทำงานที่ Layer 4 (TCP) หรือ Layer 7 (HTTP/HTTPS)
• 🛠️ ใช้ในเว็บที่มีผู้ใช้จำนวนมาก, ระบบ Failover
• ✅ ข้อดี: รองรับโหลดสูง, สเกลได้ดี, ป้องกันระบบล่ม
• ❌ ข้อเสีย: ถ้าไม่มีระบบสำรอง อาจกลายเป็นจุดล่มจุดเดียว (single point of failure)
• 🧪 ตัวอย่าง: HAProxy, AWS ELB, Nginx

⸻

🔵 2. Reverse Proxy

หน้าที่: รับคำขอจาก client แล้วส่งต่อไปยัง backend server โดยซ่อนรายละเอียดเซิร์ฟเวอร์ไว้
• 📌 มักทำงานที่ Layer 7 (HTTP/HTTPS)
• 🛠️ ใช้สำหรับ SSL termination, caching, การควบคุมการเข้าถึง API
• ✅ ข้อดี: เพิ่ม performance, เสริมความปลอดภัย, กรองเนื้อหาได้
• ❌ ข้อเสีย: เพิ่ม latency เล็กน้อย
• 🧪 ตัวอย่าง: Nginx, Apache HTTP Server

⸻

🟧 3. API Gateway

หน้าที่: จุดกลางในการรับคำขอไปยังบริการต่างๆ โดยเฉพาะ microservices
• 📌 ทำงานที่ Layer 7 (HTTP/HTTPS)
• 🛠️ ใช้ในระบบ microservices, mobile API
• ✅ ข้อดี: รวมทุก API ไว้จุดเดียว, จัดการ auth, rate limit ได้
• ❌ ข้อเสีย: ซับซ้อน, เพิ่ม latency, อาจกลายเป็นคอขวดของระบบ
• 🧪 ตัวอย่าง: Kong, AWS API Gateway, Apigee, Tyk

⸻

🎯 เหมาะกับใคร?
• วิศวกรที่ดูแลระบบที่รองรับผู้ใช้จำนวนมาก
• ทีม DevOps ที่วางโครงสร้างระบบให้เสถียร
• ผู้พัฒนา API-based applications หรือ mobile backend
• นักเรียน/นักศึกษาเรียน System Design หรือ Cloud Architecture

⸻

📌 สรุปสั้นที่สุด:

“เลือกใช้ Load Balancer, Reverse Proxy หรือ API Gateway ให้ถูกจุด = เสถียร ปลอดภัย และพร้อมสเกล 🚀🛡️”

💡 แต่ละตัวมีจุดเด่นเฉพาะ ใช้ให้เหมาะ จะออกแบบระบบได้ดีขึ้นแบบมืออาชีพ!

30/08/2025

แนะนำ 15 เครื่องมือ AI สำหรับสายการเงิน (Finance) 💸🤖

เหมาะกับ:
• นักวิเคราะห์การเงิน (Financial Analyst)
• นักบัญชี / CFO / ฝ่ายวางแผนงบประมาณ
• นักวิจัยตลาดและธุรกิจ
• สตาร์ทอัพ หรือ SME ที่ต้องการช่วยลดภาระงานทางการเงินด้วย AI

⸻

📊 รายชื่อเครื่องมือ AI พร้อมหมวดหมู่ และสิ่งที่ใช้ทำได้ (เรียงเป็นข้อ)
1. ChatGPT / GPT-4 (OpenAI) 🧠
• หมวด: Generative AI
• ใช้ทำ: เขียนรายงาน สรุปการเงิน สร้าง presentation และวิเคราะห์สถานการณ์

2. Microsoft Copilot 💼
• หมวด: Productivity AI
• ใช้ทำ: จัดการสูตร Excel, ทำความสะอาดข้อมูล, สร้าง pivot, ทำ forecasting

3. AlphaSense 📡
• หมวด: Market Intelligence
• ใช้ทำ: ค้นหาและวิเคราะห์การโทรหานักลงทุน, รายงาน, วิจัยอุตสาหกรรม

4. Datarails 🧾
• หมวด: FP&A Automation
• ใช้ทำ: รวมข้อมูลการเงิน, เปรียบเทียบงบจริงกับแผน, dashboard การจัดการ

5. Pigment 📈
• หมวด: Planning & Forecasting
• ใช้ทำ: จำลองสถานการณ์, ตั้งงบประมาณ, ติดตามผลการดำเนินงาน

6. Cube 🧮
• หมวด: FP&A Platform
• ใช้ทำ: วางงบ วิเคราะห์ variance, เชื่อม ERP/CRM

7. ThoughtSpot 💬
• หมวด: Analytics
• ใช้ทำ: ถาม-ตอบข้อมูลด้วยภาษาธรรมชาติ พร้อมแสดงข้อมูลเป็นภาพ

8. Abacum 🗂️
• หมวด: FP&A Platform
• ใช้ทำ: รวมงานวางแผน การตั้งงบแบบทีม พร้อมการอัปเดตข้อมูลแบบเรียลไทม์

9. Planful 🔍
• หมวด: FP&A and Forecasting
• ใช้ทำ: วิเคราะห์งบด้วย AI, ตรวจจับความผิดปกติ, วางแผนแม่นยำขึ้น

10. Tesorio 💵
• หมวด: Cash Flow Management
• ใช้ทำ: คาดการณ์กระแสเงินสดด้วย AI, จัดการทุนหมุนเวียน

11. Perplexity 🧠
• หมวด: AI Research & Insights
• ใช้ทำ: ค้นหาตลาด, ข่าว, กฎหมาย พร้อมสรุปและให้แหล่งอ้างอิง

12. Zeni 📚
• หมวด: Finance Ops Automation
• ใช้ทำ: บัญชีอัตโนมัติ, ติดตามค่าใช้จ่าย, การเงินสตาร์ทอัพ

13. Fathom 📊
• หมวด: Financial Analysis
• ใช้ทำ: รายงานการเงินแบบเห็นภาพ, วิเคราะห์ KPI

14. MindBridge AI 🛡️
• หมวด: Audit & Risk Analytics
• ใช้ทำ: ตรวจจับความผิดปกติ, วิเคราะห์ความเสี่ยงของธุรกรรม

15. Rosie 🤖
• หมวด: AI Financial Assistant
• ใช้ทำ: ติดตามกระแสเงินสด, วางงบ, ที่ปรึกษาการเงินอัจฉริยะ

⸻

🎯 เหมาะกับใคร?
• ทีมการเงินขององค์กรทุกขนาด
• ผู้ประกอบการที่ต้องการลดงานซ้ำซ้อน
• นักวิเคราะห์ที่ต้องจัดการข้อมูลจำนวนมาก
• สตาร์ทอัพที่อยากใช้ AI ช่วย scale การเงิน

⸻

📌 สรุปสั้นที่สุด:

“15 เครื่องมือ AI สำหรับการเงิน = ประหยัดเวลา เพิ่มความแม่นยำ และตัดสินใจได้เร็วขึ้น 💹⚙️”

💡 ใช้ AI ช่วยการเงิน = ทำให้คุณมีเวลาคิดกลยุทธ์ มากกว่าทำงานซ้ำเดิม!

30/08/2025

สรุปคำสั่งพื้นฐานของ SQL (Structured Query Language) 💻📊

เหมาะกับ:
• ผู้เริ่มต้นเรียนรู้การจัดการฐานข้อมูล
• นักพัฒนาเว็บ / แอป
• Data Analyst / Data Engineer
• นักเรียนสาย IT หรือสาย Data ทุกคน

⸻

🔍 คำสั่งพื้นฐานใน SQL (Basic SQL Commands)

📌 คำสั่งเพื่อดึงข้อมูล (Querying Data)
1. SELECT ➜ เลือกข้อมูลจากตาราง
2. FROM ➜ ระบุว่าดึงข้อมูลจากตารางไหน
3. WHERE ➜ ใส่เงื่อนไขเพื่อกรองข้อมูล
4. AS ➜ ตั้งชื่อเล่นให้คอลัมน์หรือเทเบิล
5. JOIN ➜ รวมข้อมูลจากหลายตาราง
6. AND ➜ เงื่อนไขต้องเป็นจริงทั้งหมด
7. OR ➜ เงื่อนไขเป็นจริงอย่างน้อย 1
8. LIMIT ➜ จำกัดจำนวนแถวที่แสดง
9. IN ➜ ระบุค่าหลายค่าใน WHERE
10. CASE ➜ คล้าย IF/ELSE เพื่อคืนค่าตามเงื่อนไข
11. IS NULL ➜ เลือกเฉพาะข้อมูลที่เป็นค่าว่าง
12. LIKE ➜ ค้นหาข้อมูลตามรูปแบบ (เช่น %abc%)

⸻

📌 คำสั่งจัดการธุรกรรม (Transactions)
13. COMMIT ➜ บันทึกข้อมูลลงฐานข้อมูล
14. ROLLBACK ➜ ย้อนการเปลี่ยนแปลง (ยังไม่ commit)

⸻

🧱 คำสั่งปรับโครงสร้าง (Structure)
15. ALTER TABLE ➜ เพิ่ม/ลบคอลัมน์ในตาราง
16. UPDATE ➜ แก้ไขข้อมูลในตาราง
17. CREATE ➜ สร้าง Table, Database, Index หรือ View
18. DELETE ➜ ลบข้อมูล (แถว) จากตาราง
19. INSERT ➜ เพิ่มข้อมูลใหม่เข้า 1 แถว
20. DROP ➜ ลบ Table, Database หรือ Index ถาวร

⸻

🎯 เหมาะกับใคร?
• มือใหม่ที่เริ่มเรียน SQL
• นักเรียนสาย Data/Computer Science
• ผู้พัฒนา Web หรือ Mobile App
• Data Analyst ที่ต้องทำ Report/Query เป็นประจำ

⸻

📌 สรุปสั้นที่สุด:

“รู้จักคำสั่ง SQL = เปิดประตูเข้าสู่โลกแห่งการวิเคราะห์และจัดการข้อมูลอย่างมืออาชีพ 🗝️📊”

💡 ยิ่งใช้คล่อง ยิ่งควบคุมฐานข้อมูลได้อย่างมั่นใจ!

30/08/2025

สรุปกระบวนการของ Agentic RAG (Retrieval-Augmented Generation) ซึ่งเป็นแนวทางใหม่ที่ทำให้ LLM (เช่น GPT) สามารถหาข้อมูลเพิ่มเติมและตรวจสอบความถูกต้องของคำตอบได้อย่างฉลาดขึ้น 🤖🔍

เหมาะสำหรับ:
• นักพัฒนา AI / ML / NLP
• Product Owner ที่สร้างระบบ Chatbot หรือ Q&A
• นักวิจัยที่ต้องการความแม่นยำสูงจาก LLM
• สาย Dev ที่พัฒนาแอปใช้งานกับฐานข้อมูลหรือ external APIs

⸻

🔄 ขั้นตอนการทำงานของ Agentic RAG (เรียงลำดับตามกระบวนการในภาพ):

1. 📥 รับคำถามจากผู้ใช้ (User Query)
• ผู้ใช้พิมพ์คำถามใน Chat Interface
• ระบบวิเคราะห์คำถาม:
“จำเป็นต้องค้นหาข้อมูลเพิ่มเติมหรือไม่?”

2. 🧠 ถ้าจำเป็น → ให้ Agent (LLM) ไปค้นข้อมูลจาก แหล่งข้อมูลต่างๆ
• อาจเป็นเอกสาร, ฐานข้อมูล, เว็บภายนอก ฯลฯ
• แหล่งข้อมูลสามารถเชื่อมต่อได้หลายรูปแบบ เช่น API, DB, Web scraping

3. 🧮 จัดอันดับผลลัพธ์ที่ค้นมา (Rerank Search Results)
• เพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลที่ได้ตรงและคุณภาพดีที่สุดก่อนนำมาใช้งาน

4. ✍️ ให้ LLM สร้างคำตอบจากข้อมูลนั้น (Generate Answer)
• สร้างคำตอบใหม่จากข้อมูลที่ค้นเจอ
• ใช้หลักการ reasoning / summarization

5. 🔍 ตรวจสอบคำตอบโดย LLM (Analyse the Answer)

“คำตอบที่ได้ถูกต้อง/ตรงคำถามหรือยัง?”

• ถ้า ใช่ → ส่งกลับเป็น Answer ✅
• ถ้า ไม่ใช่ → รีเขียนคำถามใหม่แล้ววนลูปซ้ำอีกครั้ง (ไปข้อ 1)

⸻

👥 เหมาะกับใคร?
• AI Engineer ที่พัฒนา RAG System
• Developer ที่สร้าง chatbot อัจฉริยะ
• นักวิจัยที่ใช้ LLM กับชุดข้อมูลขนาดใหญ่
• ทีม UX ที่อยากให้แชทบอทตอบได้ “แม่น” และ “เข้าใจคำถามจริงๆ”

⸻

📌 สรุปสั้นที่สุด:

“Agentic RAG = LLM ที่ฉลาดพอจะวิเคราะห์คำถาม, ค้นข้อมูล, สร้างคำตอบ และตรวจสอบตัวเองก่อนตอบเรา 🤖✅”

✨ ช่วยให้ได้คำตอบที่ “ตรงคำถาม” และ “มีแหล่งอ้างอิง” มากขึ้นกว่าการใช้ LLM แบบดั้งเดิม!

30/08/2025

สรุป Docker Components (องค์ประกอบสำคัญของ Docker) 🐳

เหมาะกับ:
• DevOps Engineer
• Backend Developer
• คนเริ่มต้นเรียนรู้ Docker
• นักพัฒนาแอปที่อยากทำงานแบบ containerized

⸻

🧩 ส่วนประกอบของ Docker ที่ควรรู้ (เรียงแบบเข้าใจง่าย):
1. Client 🖥️
เครื่องมือที่ใช้สื่อสารกับ Docker เช่น Docker CLI (พิมพ์คำสั่ง) หรือ Docker Desktop (GUI)
👉 CLI คือหัวใจหลักที่นักพัฒนามักใช้งาน

2. Daemon ⚙️
ตัวเบื้องหลัง (Background Server) ที่ทำงานหนักสุด
👉 รับคำสั่งจาก Client แล้วสร้าง/จัดการ Container และ Object อื่นๆ

3. Host 🏠
เครื่องที่รัน Docker Daemon เช่น Laptop หรือ Server บน Cloud
👉 เป็นที่ที่ Container ทำงานอยู่จริง

4. Container 📦
คือสิ่งที่รันแอปของคุณแบบแยกจากระบบอื่นๆ (isolated environment)
👉 ใช้ Image เป็นแม่แบบในการสร้าง

5. Image 🧬
เป็นเหมือนแม่พิมพ์ของ Container ที่รวมทุกอย่างที่แอปต้องใช้ไว้ในไฟล์เดียว
👉 มีคำสั่ง วิธีติดตั้ง และรันแอปครบ

6. Dockerfile 📄
ไฟล์ที่ใช้เขียนคำสั่งสร้าง Image
👉 เปรียบเหมือนสูตรอาหาร ที่ Docker อ่านแล้วสร้าง Image ให้

7. Network 🌐
ช่วยให้ Container หลายตัวคุยกันได้ (เชื่อมต่อกัน)
👉 มีหลายแบบ เช่น bridge, host, overlay

8. Volume 💾
พื้นที่เก็บข้อมูลให้ Container
👉 ช่วยให้ข้อมูลไม่หายเวลาลบ Container

9. Registry 🗂️
ที่เก็บและกระจาย Docker Image เช่น DockerHub, AWS ECR

👉 เหมือน Git สำหรับเก็บ Image
10. Plugins 🔌
ส่วนเสริมเพิ่มความสามารถ Docker เช่น network, volume, auth
👉 นักพัฒนาสามารถเขียน plugin เพิ่มได้

⸻

🎯 เหมาะกับใคร?
• DevOps มือใหม่ที่เพิ่งเริ่มใช้ Docker
• นักพัฒนาที่ต้องการ deploy แอปแบบ microservices
• นักเรียนสาย IT/วิศวกรรมซอฟต์แวร์
• ทีมพัฒนาแอปที่ต้องการระบบแยกสภาพแวดล้อม

⸻

📌 สรุปสั้นเข้าใจง่าย:

“เข้าใจ Docker Components = ควบคุมระบบ Container ได้อย่างมืออาชีพ 🐳🚀”

💡 ยิ่งรู้จักแต่ละส่วนดีเท่าไหร่ ยิ่งจัดการแอปของคุณได้ยืดหยุ่นและมั่นคงยิ่งขึ้น!

30/08/2025

🔎 วิธีเลือกกราฟให้เหมาะกับข้อมูล: (เรียงจากคำถาม → ประเภทกราฟ)
—————————————————

ภาพนี้คือ Infographic ที่ช่วยตอบคำถามสำคัญของคนทำงานกับข้อมูลว่า
“จะเลือกกราฟแบบไหนดีให้เหมาะกับข้อมูลของเรา?” 📊
เหมาะกับ:
• นักวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analyst)
• นักเรียนสาย Data / นักวิจัย
• นักการตลาด / นักธุรกิจที่ต้องพรีเซนต์ข้อมูล
• สาย BI หรือ Dashboard Developer

1. ✅ ถ้าคุณต้องการ “เปรียบเทียบข้อมูล” (Comparison)
• 🔹 Bar Chart: เทียบข้อมูลแบบหมวดหมู่ (Few categories)
• 🔹 Vertical Bar Chart / Line Chart: เทียบข้อมูลต่อเนื่องเมื่อเวลาผ่านไป (Over time)
• 🔹 Spider Chart: ใช้เทียบหลายมิติที่มีรูปแบบซ้ำ ๆ (Cyclical data)

⸻

2. 🔁 ถ้าคุณต้องการ “ดูความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร” (Relationship)
• 🔸 Scatter Plot: ความสัมพันธ์ระหว่าง 2 ตัวแปร
• 🔸 Bubble Chart: ความสัมพันธ์ระหว่าง 3 ตัวแปรขึ้นไป

⸻

3. 📉 ถ้าคุณต้องการ “ดูการกระจายของข้อมูล” (Distribution)
• 🟣 Histogram: ใช้กับตัวแปรเดียวที่มีข้อมูลจำนวนมาก
• 🟣 Line Histogram: ใช้ดูรูปแบบแนวโน้มของข้อมูลที่กระจาย
• 🟣 Scatter Plot: ถ้ามี 2 ตัวแปรที่กระจายกัน

⸻

4. 🧩 ถ้าคุณต้องการ “ดูส่วนประกอบของข้อมูล” (Composition)

แบบไม่ใช้เวลา (Static):
• 🟩 Tree Map: เมื่ออยากแสดงว่าข้อมูลแต่ละส่วนมีขนาดเท่าไหร่และรวมกันเป็นภาพรวม
• 🟦 Waterfall Chart: แสดงผลบวก/ลบที่สะสมเป็นยอดรวม
• 🟪 Pie Chart: แสดงสัดส่วนเดียวของภาพรวม

แบบใช้เวลา (Over Time):
• 🟥 Stacked Bar Chart: ใช้กับช่วงเวลาสั้นๆ (Few Periods)
• 🟧 Area Chart: ใช้กับช่วงเวลายาวๆ (Many Periods)

⸻

🧠 คำแนะนำเพิ่มเติม:
• ข้อมูลมีหลายหมวดหมู่มาก? → Embedded Chart
• ถ้ามีข้อมูลเป็นรอบ ๆ (Cyclic)? → Spider Chart
• อยากเล่าเรื่องเวลา (Timeline)? → Line Chart / Area Chart

⸻

🏁 สรุปสั้นสุดเข้าใจง่าย:

“เลือกกราฟให้ตรงจุด = สื่อสารข้อมูลได้ชัดเจนขึ้น 🔍📊✨”

💡 การเล่าเรื่องด้วยกราฟที่ใช่ ช่วยให้ข้อมูลซับซ้อนกลายเป็นเรื่องเข้าใจง่ายในพริบตา!

30/08/2025

สรุปหัวข้อ สถิติอนุมาน (Inferential Statistics) ที่ Data Analyst ทุกคนควรรู้ 👩‍💻📊

เหมาะกับนักวิเคราะห์ข้อมูล, นักเรียนสาย Data, นักวิจัย หรือใครก็ตามที่ต้องการเข้าใจข้อมูลเชิงลึกและนำไปใช้ในการตัดสินใจที่แม่นยำขึ้น

⸻

🔍 หัวข้อสำคัญที่ควรรู้ (เรียงง่ายๆ เข้าใจได้):
1. Central Limit Theorem (CLT) 📈
ทฤษฎีที่บอกว่า ถ้าเก็บตัวอย่างมากพอ การแจกแจงของค่าเฉลี่ยจะเข้าใกล้ “การแจกแจงปกติ”
→ ช่วยให้ใช้สถิติเชิงอนุมานได้แม้ข้อมูลจะไม่ได้ปกติ

2. Confidence Intervals (CI) 🎯
ช่วงความมั่นใจ เช่น “เรามั่นใจ 95% ว่าค่าเฉลี่ยจริงอยู่ในช่วงนี้”

3. Hypothesis Testing ⚖️
ใช้ตรวจสอบว่า “สมมุติฐาน” เป็นจริงหรือไม่ เช่น การเปรียบเทียบก่อน-หลัง

4. t-Test 🔍
ทดสอบความแตกต่างของค่าเฉลี่ยระหว่าง 2 กลุ่ม เช่น กลุ่มทดลอง vs ควบคุม

5. Chi-Square Test 🔢
ทดสอบความสัมพันธ์ของข้อมูลหมวดหมู่ (Categorical Data) เช่น เพศ กับพฤติกรรมการซื้อ

6. ANOVA (Analysis of Variance) 📊
ทดสอบว่า มีความแตกต่างของค่าเฉลี่ยมากกว่า 2 กลุ่มหรือไม่ เช่น สินค้า 3 แบรนด์

7. Regression Analysis 📉
วิเคราะห์ความสัมพันธ์เชิงเส้น เช่น ถ้าโฆษณาเพิ่ม ยอดขายจะเพิ่มด้วยไหม?

8. Correlation 🔗
ดูว่าข้อมูล 2 ตัวมีความสัมพันธ์กันหรือไม่ เช่น คะแนนสอบกับชั่วโมงอ่านหนังสือ

9. Covariance 🧮
คล้าย Correlation แต่ไม่ normalized (ยังมีหน่วยอยู่) ใช้ดูแนวโน้มของการเปลี่ยนแปลงร่วมกัน

⸻

✅ เหมาะกับใคร?
• นักวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analyst / BI Analyst)
• นักวิจัย / นักเรียนสายสถิติ
• ผู้ที่ทำงานเกี่ยวกับ A/B Testing หรือการทดลอง
• ผู้เริ่มต้นเรียนรู้สถิติเพื่อ Data Science

⸻

📌 สรุปสั้นๆ จบในบรรทัดเดียว:

“เข้าใจสถิติอนุมาน = เข้าใจการตัดสินใจจากข้อมูลอย่างมืออาชีพ 📊🔍”

29/08/2025

✅ สรุปประเภทของกราฟ และการใช้งาน:

1. Bar Chart (กราฟแท่ง) 📉
• ใช้เมื่อ: เทียบปริมาณในแต่ละหมวดหมู่
• ตัวอย่าง: เปรียบเทียบยอดขายสินค้าหลายตัว

2. Line Chart (กราฟเส้น) 📈
• ใช้เมื่อ: แสดงแนวโน้มของข้อมูลเมื่อเวลาผ่านไป
• ตัวอย่าง: แสดงการเติบโตของผู้เข้าชมเว็บไซต์ในรอบปี

3. Pie Chart (กราฟวงกลม) 🥧
• ใช้เมื่อ: เน้นสัดส่วนหรือเปอร์เซ็นต์
• ตัวอย่าง: แสดงการใช้จ่ายแต่ละหมวดในงบประมาณ

4. Scatter Plot (กราฟจุดกระจาย) 🔴🔵
• ใช้เมื่อ: แสดงความสัมพันธ์ระหว่างตัวแปร
• ตัวอย่าง: วิเคราะห์ความสัมพันธ์ระหว่างงบการตลาดกับผลตอบแทน (ROI)

5. Histogram (กราฟฮิสโตแกรม) 📊
• ใช้เมื่อ: แสดงการกระจายตัวของข้อมูล
• ตัวอย่าง: วิเคราะห์ช่วงอายุของกลุ่มผู้ตอบแบบสอบถาม

6. Map (แผนที่) 🗺️
• ใช้เมื่อ: แสดงข้อมูลเชิงพื้นที่หรือภูมิศาสตร์
• ตัวอย่าง: ดูยอดขายแยกตามภูมิภาคบนแผนที่

7. Heatmap (แผนภาพความร้อน) 🔥
• ใช้เมื่อ: แสดงความหนาแน่นของข้อมูลหรือรูปแบบซ้ำๆ ใน dataset ขนาดใหญ่
• ตัวอย่าง: หาพื้นที่ที่ลูกค้าใช้งานบ่อยในเว็บหรือห้าง

⸻

🎯 เหมาะกับใคร?
• 📊 นักวิเคราะห์ข้อมูล
• 📢 นักการตลาด
• 👨‍🏫 นักวิจัย & อาจารย์
• 📚 นักเรียน-นักศึกษา
• 🧠 คนที่อยากสื่อสารข้อมูลให้เข้าใจง่าย

⸻

📌 สรุปจบในประโยคเดียว:

“การเลือกใช้กราฟให้เหมาะกับข้อมูล คือหัวใจของการเล่าเรื่องด้วยข้อมูลให้น่าสนใจและเข้าใจง่าย 🚀📈”

29/08/2025

🗂️ SQL Cheatsheet สรุปเข้าใจง่าย

🔑 หมวดหมู่หลัก (Categories)
1. DDL (Data Definition Language) → จัดการโครงสร้างตาราง เช่น CREATE, DROP, ALTER

2. DQL (Data Query Language) → ดึงข้อมูล เช่น SELECT

3. DML (Data Manipulation Language) → จัดการข้อมูล เช่น INSERT, UPDATE, DELETE

4. DCL (Data Control Language) → สิทธิ์การใช้งาน เช่น GRANT, REVOKE

5. TCL (Transaction Control Language) → จัดการธุรกรรม เช่น COMMIT, ROLLBACK

⸻

⚙️ คำสั่งสำคัญ (Commands)
• DDL: CREATE, DROP, ALTER, TRUNCATE
• DQL: SELECT
• DML: INSERT, UPDATE, DELETE, LOCK
• DCL: GRANT, REVOKE
• TCL: COMMIT, ROLLBACK, SAVEPOINT

⸻

➕ ตัวดำเนินการ (Operators)
• Arithmetic: +, -, *, /
• Comparison: =, !=, , =
• Logical: AND, OR, NOT, IN, BETWEEN, LIKE, IS NULL

⸻

📊 ฟังก์ชันสำคัญ (Functions)
• Aggregate: COUNT, SUM, AVG, MIN, MAX
• Aggregation Keywords: GROUP BY, HAVING

⸻

🔗 Join Types
• INNER JOIN → แสดงข้อมูลที่สัมพันธ์กัน
• LEFT / RIGHT JOIN → ดึงข้อมูลฝั่งใดฝั่งหนึ่งทั้งหมด
• FULL JOIN → รวมข้อมูลทั้งสองฝั่ง

⸻

🔄 Set Operations
• UNION / UNION ALL → รวมข้อมูลจากหลายตาราง
• INTERSECT → เอาข้อมูลที่ตรงกัน
• EXCEPT (MINUS) → เอาข้อมูลที่ไม่ตรงกัน

⸻

📝 ตัวอย่างการใช้งาน
• DDL: CREATE TABLE Students (...)
• DQL: SELECT name FROM Students WHERE age > 20;
• DML: INSERT INTO Students (...) VALUES (...);

⸻

🎯 เหมาะกับใคร?
• มือใหม่ที่อยากเริ่มเขียน SQL
• นักพัฒนา / Data Analyst / Data Engineer
• คนทำงานที่ต้องการ Query ข้อมูลจาก Database

⸻

✅ สรุปสั้น: SQL คือภาษาสำคัญสำหรับการดึง จัดการ และควบคุมข้อมูลในฐานข้อมูล ใช้ให้คล่อง = ทำงานกับ Data ได้อย่างมีประสิทธิภาพ 🚀

29/08/2025

สวัสดีทุกคน! 🌟 คุณสามารถสนับสนุนฉันด้วยการส่งดาวที่จะช่วยให้ฉันสร้างรายได้เพื่อสร้างเนื้อหาที่คุณชื่นชอบต่อไป

คุณสามารถส่งดาวให้ฉันได้ทุกเมื่อที่เห็นไอคอนดาว!

29/08/2025

🔄 วงจรชีวิตของ Kubernetes Pod สรุปเข้าใจง่าย:
1. เริ่มต้นจากผู้ใช้สร้าง Pod Manifest 📝
(คือไฟล์ YAML บอกว่าอยากให้ระบบรันอะไร)
2. ส่งไปที่ API Server 📬
เป็นศูนย์กลางรับคำสั่งทั้งหมดใน Kubernetes
3. API Server เก็บข้อมูลลง etcd 🗃️
(ฐานข้อมูล key-value สำหรับเก็บสถานะของ cluster)
4. Scheduler เลือก Node 🎯
ดูว่า Node ไหนเหมาะสมที่จะรัน Pod
5. Kubelet บน Node ทำงาน 🛠️
เริ่มสร้าง Pod Sandbox (สภาพแวดล้อมที่จะแยก Pod ออกจากกัน)
6. Pod Sandbox ถูกตั้งค่า 🔧 ประกอบด้วย:
• Container Runtime 🐳
• เตรียม Volumes 💾
• สร้าง Network Namespace 🌐
• จัดสรร IP Address 📍
7. ดึง Image จาก Image Registry 📦
เพื่อนำมาสร้าง Container จริงๆ
8. Pod จะอยู่ในหนึ่งในสถานะเหล่านี้:
• Pending ⏳
• Running 🚀
• Succeeded ✅
• Failed ❌
• Unknown ❓
9. เมื่อสั่งลบ Pod → ส่งสัญญาณ SIGTERM 🛑
เพื่อเตรียมหยุด Container อย่างนุ่มนวล
10. เข้าสู่ขั้นตอน Termination 🔚
จากนั้น Clean Up ทรัพยากร เช่น:
• ลบ Container 🧹
• คืน Volumes 🎁
• ลบ network interface 🌐

⸻

✅ เหมาะกับใคร?
• ผู้เริ่มต้นเรียนรู้ Kubernetes
• DevOps Engineer หรือ Sysadmin
• นักพัฒนาที่ใช้งานระบบ Container
• นักเรียนหรือคนที่อยากเข้าใจโครงสร้าง Kubernetes เบื้องต้น

⸻

📌 สรุปจบในประโยคเดียว:

“Pod ใน Kubernetes เปรียบเหมือนสิ่งมีชีวิต มีขั้นตอนเกิด-ทำงาน-หยุด และจากไป พร้อมเก็บกวาดให้เรียบร้อย 🎯🧹”

💡 เรียนรู้วงจรนี้ จะเข้าใจการทำงานเบื้องหลังของ Kubernetes ได้ลึกขึ้นทันที!

29/08/2025

🤖 สรุป Infographic: AI vs Machine Learning vs Deep Learning vs Generative AI

🔹 1. Artificial Intelligence (AI)
• ความหมาย: ระบบที่เลียนแบบการคิดของมนุษย์
• ตัวอย่าง: Computer Vision, Cognitive Computing, NLP, Neural Network, Machine Learning, Deep Learning

🔹 2. Machine Learning (ML)
• คือ: การสอนให้คอมพิวเตอร์เรียนรู้จากข้อมูล
• ประเภท:
• Supervised Learning → Classification, Regression
• Unsupervised Learning → Clustering, Dimensionality Reduction
• Reinforcement Learning → Policy (เรียนรู้จากการลองผิดลองถูก)

🔹 3. Deep Learning (DL)
• คือ: ML ขั้นสูงที่ใช้ Neural Networks หลายชั้น
• การทำงาน: รับข้อมูล → ผ่าน Neural Network → ทำนายผล (เช่น แยกรูปภาพนก)

🔹 4. Generative AI (GenAI)
• คือ: AI ที่ไม่เพียงแค่ “ทำนาย” แต่ยัง “สร้างสิ่งใหม่”
• ทำงาน: ใช้ Transformer (Encoding & Decoding) → แปลง Input เป็น Output ใหม่
• ตัวอย่าง: ChatGPT, MidJourney, AI ที่แต่งเพลงหรือเขียนโค้ด

⸻

🎯 เหมาะกับใคร?
• นักเรียน/นักศึกษา ที่อยากเข้าใจความแตกต่างของ AI แต่ละระดับ
• Developer / Data Scientist ที่กำลังเลือกใช้เทคนิคในงานจริง
• คนทั่วไปที่อยากเข้าใจว่า ChatGPT, AI Generative ต่างจาก AI แบบเดิมอย่างไร

⸻

✅ สรุปสั้นที่สุด:
AI = กรอบใหญ่ 🌐 → ML = เรียนรู้จากข้อมูล 📊 → DL = ใช้ Neural Networks 🧠 → GenAI = สร้างสิ่งใหม่ได้ ✨

Data Analytics Thailand

30/08/2025

30/08/2025

30/08/2025

30/08/2025

30/08/2025

30/08/2025

30/08/2025

29/08/2025

29/08/2025

29/08/2025

29/08/2025

29/08/2025

ที่อยู่

เว็บไซต์

แจ้งเตือน

ทางลัด

แชร์